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（3）画像主题建模：生产的标签会存储在数仓的主题层。快看**了专门的画像主题，画像主题对画像平台所有的标签体系以及用户标签相关的数据，进行了建模和管理。

我们画像平台的功能是比较通用的，在广告业务场景中以及渠道业务场景中，因为业务逻辑和流程的链路是非常长的，对画像平台的依赖会有很多偏定制化的需求。对于这样的场景，建议在他们的广告业务和渠道业务的数据平台中去建立画像模块，这个画像模块可以和自己业务的数据产品做很重的耦合，因为它就是服务于该业务的。画像模块可以把中台画像产品的基础能力甚至基础数据进行打通应用，这样可以极大提升画像**速度，同时不需要关注画像是怎么生产，画像标签是如何管理的，画像的功能API是怎么样的，只需使用可依赖的接口，把更多的精力去投入到自己业务侧数据产品的流程和逻辑中。

3.4全息画像：所谓全息，关键在于“全”，全息画像是未来汽车产业中台（数据中台）的核心能力，本质是在沉淀一种独特的数字资产（数据是第一生产力），短期未必能变现，但长期来看商业潜力巨大。回到人、车、场这三大要素，车相关的画像又分为车辆画像、位置画像、轨迹画像、驾驶画像等；人相关的画像分为用户画像，行为画像，内容画像，服务画像等；场相关的画像分为空气画像，时空画像，安全画像，事件画像等。

导语|We分析是微信小程序官方推出的、面向小程序服务商的数据分析平台，其中画像洞察是一个非常重要的功能模块。微信开发工程师钟文波将描述We分析画像系统各模块是如何设计，在介绍基础标签模块之后，重点讲解用户分群模块设计。希望相关的技术实现思路，能够对你有所启发。

画像平台首先是服务于业务的，运营可以基于画像平台对单个用户或者人群包做画像的洞察，平台服务的业务应用层包含：

犯罪心理画像最初起源于美国联邦调查局，在20世纪70年代，联邦调查局中的一些著名的学家，重点研究犯罪行为背后的犯罪人个性，最终创立了一种犯罪现场分析的犯罪心理画像技术，后来，心理画像在实践中不断的发展和完善，逐渐成为在西方被广泛采用的侦查辅助技术。